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title: One Command Deploy Embedding Service on Fly.io
description: How to deploy Embedding Service on Fly.io
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## So deployen Sie den Embedding Service auf Zeabur

Sie können sich auf [One Click Deploy You Own Hybrid AI Search Engine](/docs/one-click-deploy-ai-search) beziehen.

## So deployen Sie den Embedding Service auf Zeabur auf Fly.io

<Steps>

### Fly.io-Konto erstellen ( optional )

-   Gehen Sie zu [Fly.io](https://fly.io) und erstellen Sie ein Konto.

### Flyctl installieren ( optional )

-   Installieren Sie `flyctl`, indem Sie die Anweisungen [hier](https://fly.io/docs/flyctl/install/) befolgen.

### Embedding-Code von GitHub klonen

```js
git clone https://github.com/memfreeme/fast-embedding.git
```

### Embedding Service bereitstellen

```js
fly deploy

fly secrets set API_TOKEN={your token}
```

</Steps>

## Die Vorteile der Bereitstellung auf Fly.io

Sie können sich auf [One Command Deploy Searxng on Fly.io](/docs/deploy-searxng-fly-io) beziehen.

## Warum müssen Sie Ihren eigenen Embedding-Service bereitstellen?

Sie können sich auf [Hybrid AI Search 1 -- wie man einen schnellen Embedding-Service aufbaut](/blog/fast-local-embedding-service) beziehen.

Der Hauptgrund für die Bereitstellung Ihres eigenen Embedding-Services ist die Leistung. Mit einem lokalen Embedding-Service können Sie Ergebnisse in **Millisekunden** erzielen.

Für mehrsprachige Text-Embedding habe ich getestet und festgestellt, dass die Ergebnisse des `paraphrase-MiniLM-L6-v2`-Modells besser sind als die des OpenAI `text-embedding-3-large`-Modells.

Der letzte Punkt ist, dass Ihre Datenprivatsphäre besser kontrollierbar ist.